柚子快報激活碼778899分享：Dubbo運行原理

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目錄

Dubbo通訊協(xié)議

Dubbo負載均衡策略

RPC和HTTP有什么區(qū)別？

讓你設計一個RPC框架，如何考慮數(shù)據(jù)序列化問題？

Dubbo 是一款高性能、輕量級的開源?RPC（遠程過程調用）框架，主要用于構建分布式服務和微服務架構。

要說 Dubbo 運行流程就不得不先來了解一下 Dubbo 的核心組件了，因為 Dubbo 的交互流程是和核心組件息息相關的。

Dubbo 核心組件有以下幾個：

服務提供者（Provider）：暴露服務的應用，通過 Dubbo 框架將自身的服務接口及實現(xiàn)注冊到注冊中心。 服務消費者（Consumer）：調用遠程服務的應用，從注冊中心訂閱所需的服務，然后通過遠程調用消費服務。 注冊中心（Registry）：集中管理服務的地址信息，服務提供者和服務消費者均在此注冊或訂閱服務信息。常見的注冊中心有 ZooKeeper、Nacos 等。

Dubbo 運行流程如下圖所示：

它的執(zhí)行流程如下：

服務提供者會將實例（URL 地址）注冊到注冊中心，注冊中心負責對數(shù)據(jù)進行聚合（健康檢測）。 消費者從注冊中心讀取地址列表并訂閱變更，每當?shù)刂妨斜戆l(fā)生變化，注冊中心將最新的列表通知到所有訂閱的消費者實例。 消費者得到服務實例之后，通過 Dubbo 內置的負載均衡策略，選擇其中的一個節(jié)點，之后使用 RPC 的方式與服務提供者建立連接，并進行通訊和服務調用。

更詳細的調用流程如下：

Dubbo通訊協(xié)議

Dubbo 框架提供了自定義的高性能 RPC 通信協(xié)議：基于 HTTP/2 的 Triple 協(xié)議和基于 TCP 的 Dubbo2 協(xié)議。除此之外，Dubbo 框架支持任意第三方通信協(xié)議，如官方支持的 gRPC、Thrift、REST、JsonRPC、Hessian2 等，更多協(xié)議可以通過自定義擴展實現(xiàn)。這對于微服務實踐中經常要處理的多協(xié)議通信場景非常有用。Dubbo 框架不綁定任何通信協(xié)議，在實現(xiàn)上 Dubbo 對多協(xié)議的支持也非常靈活，它可以讓你在一個應用內發(fā)布多個使用不同協(xié)議的服務，并且支持用同一個 port 端口對外發(fā)布所有協(xié)議。

通過 Dubbo 框架的多協(xié)議支持，你可以做到：

將任意通信協(xié)議無縫地接入 Dubbo 服務治理體系。Dubbo 體系下的所有通信協(xié)議，都可以享受到 Dubbo 的編程模型、服務發(fā)現(xiàn)、流量管控等優(yōu)勢。比如 gRPC over Dubbo 的模式，服務治理、編程 API 都能夠零成本接入 Dubbo 體系。 兼容不同技術棧，業(yè)務系統(tǒng)混合使用不同的服務框架、RPC 框架。比如有些服務使用 gRPC 或者 Spring Cloud 開發(fā)，有些服務使用 Dubbo 框架開發(fā)，通過 Dubbo 的多協(xié)議支持可以很好的實現(xiàn)互通。 讓協(xié)議遷移變的更簡單。通過多協(xié)議、注冊中心的協(xié)調，可以快速滿足公司內協(xié)議遷移的需求。比如如從自研協(xié)議升級到 Dubbo 協(xié)議，Dubbo 協(xié)議自身升級，從 Dubbo 協(xié)議遷移到 gRPC，從 HTTP 遷移到 Dubbo 協(xié)議等。

Dubbo負載均衡策略

目前 Dubbo（3.X）內置了如下負載均衡算法如下：

Weighted Random LoadBalance（加權隨機）：默認負載均衡算法，默認權重相同。按權重設置隨機概率。缺點：存在慢的提供者累積請求的問題，比如：第二臺機器很慢，但沒掛，當請求調到第二臺時就卡在那，久而久之，所有請求都卡在調到第二臺上。 RoundRobin LoadBalance（加權輪詢）：借鑒于 Nginx 的平滑加權輪詢算法，默認權重相同，按公約后的權重設置輪詢比率，循環(huán)調用節(jié)點。缺點：同樣存在慢的提供者累積請求的問題。 LeastActive LoadBalance（最少活躍優(yōu)先+加權隨機）：背后是能者多勞的思想，活躍數(shù)越低，越優(yōu)先調用，相同活躍數(shù)的進行加權隨機?；钴S數(shù)指調用前后計數(shù)差（針對特定提供者：請求發(fā)送數(shù) - 響應返回數(shù)），表示特定提供者的任務堆積量，活躍數(shù)越低，代表該提供者處理能力越強。使慢的提供者收到更少請求，因為越慢的提供者的調用前后計數(shù)差會越大；相對的，處理能力越強的節(jié)點，處理更多的請求。 Shortest-Response LoadBalance（最短響應優(yōu)先+加權隨機）：更加關注響應速度，在最近一個滑動窗口中，響應時間越短，越優(yōu)先調用。相同響應時間的進行加權隨機。使得響應時間越快的提供者，處理更多的請求。缺點：可能會造成流量過于集中于高性能節(jié)點的問題。 ConsistentHash LoadBalance（一致性哈希）：確定的入參，確定的提供者，適用于有狀態(tài)請求。當某一臺提供者掛時，原本發(fā)往該提供者的請求，基于虛擬節(jié)點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。 P2C LoadBalance（隨機選擇兩個節(jié)點+連接數(shù)較小）：隨機選擇兩個節(jié)點后，繼續(xù)選擇“連接數(shù)”較小的那個節(jié)點。對于每次調用，從可用的 provider 列表中做兩次隨機選擇，選出兩個節(jié)點 providerA 和 providerB，比較 providerA 和 providerB 兩個節(jié)點，選擇其“當前正在處理的連接數(shù)”較小的那個節(jié)點。 Adaptive LoadBalance（自適應負載均衡）：在?P2C?算法基礎上，選擇二者中 load 最小的那個節(jié)點，是一種能根據(jù)后端實例負載自動調整流量分布的算法實現(xiàn)，它總是嘗試將請求轉發(fā)到負載最小的節(jié)點。

RPC和HTTP有什么區(qū)別？

RPC（Remote Procedure Call，遠程過程調用）和 HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本傳輸協(xié)議）都是用于服務間通訊的，它們主要區(qū)別如下：

概念和使用場景不同：

RPC：RPC 是一種通信模式，允許一個程序在另一個地址空間上執(zhí)行遠程計算過程，使得客戶端調用遠程服務就像調用本地方法一樣。 HTTP：HTTP 是一個應用層協(xié)議，用于在客戶端和服務器之間傳輸文本、圖像、視頻等超媒體資源，通常用于 Web 應用之間的通信。 傳輸數(shù)據(jù)不同：

RPC：RPC 通?；诙M制數(shù)據(jù)傳輸，可以使用更高效的序列化方式（如 Protobuf、Thrift）進行數(shù)據(jù)交換。 HTTP：HTTP 使用文本協(xié)議，請求和響應數(shù)據(jù)通常是基于文本格式（如 JSON、XML）進行傳輸。 傳輸效率與性能不同：

RPC：因為 RPC 通常使用更高效的二進制序列化（如 Protobuf、Thrift），減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)捏w積，且由于其針對性的設計，往往在性能上更為優(yōu)越，特別是在大量小數(shù)據(jù)包的傳輸場景。 HTTP：傳統(tǒng)上使用文本格式如 JSON 進行數(shù)據(jù)交換，這可能導致更大的數(shù)據(jù)包和更多的序列化/反序列化開銷，但在 HTTP/2 中引入了頭部壓縮和多路復用，提升了效率。

讓你設計一個RPC框架，如何考慮數(shù)據(jù)序列化問題？

數(shù)據(jù)序列化需要考慮的以下問題：

性能問題：選擇高性能的序列化庫至關重要。二進制序列化（如 Protocol Buffers, Apache Thrift, FlatBuffers）通常比文本格式（如 JSON、XML）更高效，因為它們占用的空間小，序列化和反序列化的速度更快。對于高性能要求的場景，應優(yōu)先考慮這些二進制格式。 安全性：在序列化過程中，應考慮數(shù)據(jù)的安全性，避免敏感信息的泄露?？梢圆捎眉用苄蛄谢瘍热?、過濾敏感字段或使用安全的傳輸層協(xié)議（如 TLS/SSL）來增加安全性。 兼容性：良好的版本兼容性是長期維護 RPC 框架的關鍵。設計時要考慮向前和向后兼容，即新老版本的序列化庫應能互相理解和處理對方生成的數(shù)據(jù)格式?？梢圆捎妙A留字段、版本標識符等機制來支持這一點。 跨語言支持：RPC 框架往往需要支持多種編程語言，因此選擇一種跨語言的序列化方案是必要的。Protocol Buffers、Apache Thrift、Avro 等都是很好的選擇，它們提供了多種語言的編解碼庫。 可擴展性：設計時應考慮到未來可能增加的數(shù)據(jù)結構和字段，序列化方案應易于擴展，支持動態(tài)字段、自定義類型等特性。 可配置性：允許用戶根據(jù)實際需求選擇或切換序列化策略。例如，對于對性能要求極高的場景，用戶可以選擇最高效的序列化方式；而對于調試或日志記錄，可能會偏好人類可讀性更好的格式。 異常處理：在序列化或反序列化過程中可能會遇到錯誤（如數(shù)據(jù)損壞、不兼容的版本等）?？蚣軕軆?yōu)雅地處理這些異常，并提供清晰的錯誤信息，幫助開發(fā)者診斷問題。

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